pandas画箱线图去异常值
时间: 2023-06-29 13:09:22 浏览: 134
在 pandas 中,可以使用 `boxplot()` 函数来绘制箱线图。如果想要去除异常值,可以通过以下步骤实现:
1. 使用 `describe()` 函数获取数据的基本统计信息,包括均值、标准差、四分位数等。
2. 计算出数据的上下四分位数(Q1、Q3)和四分位距(IQR)。
3. 根据上下四分位数和四分位距,确定数据中的异常值。
4. 将异常值从数据中移除,并使用 `boxplot()` 函数绘制箱线图。
下面是一个示例代码,其中假设数据存储在名为 `df` 的 DataFrame 中:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取数据的基本统计信息
data_desc = df.describe()
# 计算上下四分位数和四分位距
Q1 = data_desc.loc['25%']
Q3 = data_desc.loc['75%']
IQR = Q3 - Q1
# 确定异常值的范围
outliers_low = Q1 - 1.5 * IQR
outliers_high = Q3 + 1.5 * IQR
# 去除异常值
df = df[(df >= outliers_low) & (df <= outliers_high)]
# 绘制箱线图
df.boxplot()
plt.show()
```
这段代码会根据数据的统计信息计算出异常值的范围,然后将超出该范围的数据从 DataFrame 中移除,最后绘制没有异常值的箱线图。
相关问题
绘制箱线图查找异常值
箱线图是一种常用的查找异常值的方法,可以通过绘制箱线图来观察数据的分布情况。下面是使用 Python 和 Matplotlib 库绘制箱线图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 绘制箱线图
plt.boxplot(x=data['column_name'])
plt.show()
```
在这个代码中,`data.csv` 是你要读取的 CSV 文件名,`column_name` 是你要绘制箱线图的列名。
绘制箱线图后,你可以观察箱线图中的四分位数、中位数、最大值、最小值等信息,来判断数据是否存在异常。如果数据中存在超出箱线图范围的值,可能就存在异常值。
需要注意的是,箱线图只能检测到数值型数据的异常值,对于非数值型数据的异常值,需要使用其他方法进行检测。此外,在使用箱线图时,也需要注意数据的分布情况和数据量级等因素,避免误判。
python箱线图去除异常值
在 Python 中,可以使用以下步骤来去除箱线图中的异常值:
1. 导入所需的库和模块:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 读取数据并绘制箱线图:
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
plt.boxplot(data)
```
3. 使用 numpy 库的 percentile 函数来计算上下四分位数:
```python
import numpy as np
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
```
4. 计算四分位距(IQR):
```python
iqr = q3 - q1
```
5. 定义异常值的上下限:
```python
upper_limit = q3 + 1.5 * iqr
lower_limit = q1 - 1.5 * iqr
```
6. 从数据中删除异常值:
```python
data = data[(data >= lower_limit) & (data <= upper_limit)]
```
7. 重新绘制箱线图以查看删除异常值后的数据分布情况:
```python
plt.boxplot(data)
```
注意,上述代码假设数据文件为 'data.csv',你需要将其替换为实际使用的数据文件名。此外,这里假设数据是一维的,如果是二维的,则需要根据需要对每个维度分别计算四分位数和上下限。